Введение. Зачем компании нужны бизнес-процессы
Современная промышленность отличается высокой динамичностью развития и жесткой конкуренцией, что обуславливает необходимость постоянного повышения операционной эффективности и внедрения передовых технологий бережливого производства в практику менеджмента. В этих условиях особая роль отводится инженерам по организации и оптимизации процессов, которые разрабатывают и применяют системные подходы к анализу, моделированию и совершенствованию производственных систем. Их деятельность направлена на снижение издержек, повышение качества продукции и сокращение сроков выполнения заказов.
Бизнес-процессы представляют собой упорядоченные последовательности действий, направленные на достижение конкретных целей и результатов. Их наличие обеспечивает структурированное управление деятельностью предприятия, повышает предсказуемость и воспроизводимость итогов работы, а также способствует эффективному использованию ресурсов. В научной литературе бизнес-процессы рассматриваются как ключевые элементы организационной системы, обеспечивающие координацию и интеграцию функций различных подразделений.
Основная роль бизнес-процессов заключается в стандартизации операций, что позволяет минимизировать вариативность и количество ошибок, а также повышать качество продукции и услуг. Кроме того, процессы служат инструментом для выявления и устранения потерь, оптимизации затрат и сокращения времени выполнения задач, что напрямую отражается на уровне конкурентоспособности предприятия. В условиях быстро меняющейся рыночной среды бизнес-процессы обеспечивают организациям возможность гибкой адаптации к новым требованиям, внедрения инноваций и устойчивого развития.
Немного погрузимся в теорию.
В известной методологии управления качеством «Шесть сигм» (Six Sigma) заложена идеология минимизации критических отклонений в процессах цепочки создания стоимости.
Поскольку все операции, процессы и действия в бизнесе подчиняются закону больших чисел, то числовые значения каждой из них (например, времени) стремится к истинному математическому ожиданию (µ), то есть к среднему значению случайной величины (взвешенному по вероятностям возможных значений) — см. рисунок 1.
... 
